Fog-Computing Die Netzwerkarchitektur des „Internet of Things“

Fog-Computing ist derzeit in aller Munde und spielt eine entscheidende Rolle beim Thema „Internet of Things“. Konkret ausgedrückt, geht es hierbei um eine solide Netzwerkstruktur, die unter anderem Voraussetzung dafür ist, dass IoT-Devices und Rechenzentren zusammen funktionieren.

Was sich konkret hinter diesem Begriff verbirgt und welche Anwendungsfälle es für Fog-Computing gibt, verraten wir hier.

Fog-Computung – Definition & Erklärung

Ob smarte Geräte für den Hausgebrauch, Connected Cars oder intelligente Maschinen in der Produktion: Das „Internet of Things“ ist sowohl im privaten, als auch im gewerblichen Bereich angekommen. Und der Trend hat dabei noch längst nicht seinen Zenit erreicht. Damit IoT-Devices aber genau so funktionieren, wie sie sollen, kommt es nicht nur auf eine schnelle Datenverbindung an, sondern ebenso auf eine stabile Netzwerkarchitektur.

Diese wird im Zusammenhang mit IoT als Fog-Computing bezeichnet. Fog-Computing vereint quasi die Rechenzentren mit dem Internet of Things. Ebenfalls dabei: der neue Funkstandard 5G. Er stellt sicher, dass die Datenübertragung reibungslos und schnell vonstatten geht. Auch dann, wenn immer mehr Geräte pro Funkzelle hinzukommen. Nach der Übertragung geht es dann an die Verarbeitung – und hier kommen Fog- und Edge-Computing ins Spiel.

Fog-Computing im Detail erklärt

Die spezielle Netzwerkarchitektur erstreckt sich von den Rand-Punkten (so genannte „Edges“), an denen Daten generiert werden, bis zu denen, an denen die Informationen gespeichert werden – also Rechenzentren oder Clouds. Die Hauptaufgabe des Netzwerks ist es, dass alle Daten eines IoT-Geräts ihren Weg in das korrekte Rechenzentrum beziehungsweise die Cloud finden. Dort können sie weiterverarbeitet und gespeichert werden. Fog-Computing dient damit quasi als verteilendes Bindeglied zwischen dem Transport der Daten und ihrer Erzeugung und kann bei folgenden IoT-Themen eingesetzt werden:

  • Mobilität (vernetzte Autos)
  • Städte
  • Versorgungssysteme
  • Verkehrswesen (zum Beispiel Optimierung dezentraler Ampelschaltungen)
  • Industrie / Produktionsgewerbe (zum Beispiel bei Maschinenausfällen)
  • Finanzwesen (schnelle und sicherere Transaktionen)

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